「万字干货」深度对话Quentin Anthony:GPU不足,如何优雅地训练大...
●发文动机●GPU并非越多越好●估计GPT-3训练的计算量●AMDGPU:可用,但效率不高●模型精度(FP32、FP16、BF16等)对内存的影响●深度学习模型量化的好处●如何计算优化器的内存使用●训练内存的各个组成部分●并行训练●高级3D并行技术●异构集群分布的挑战01发文动机Quentin:聊到撰写《Trans...
谢赛宁团队突破高斯泼溅内存瓶颈,并行方案实现多显卡训练
特别是在4K场景中,单卡训练不仅速度慢,还容易出现内存不足,所以使用Grendel在多卡上进行并行训练不仅带来量的改变,也带来了质的突破。△OOM:Outofmemory,内存不足另外,通过支持更大的批量(batchsize)和动态负载均衡,Grendel可以更充分地利用多GPU资源,避免计算力的浪费。例如在Mip-NeRF360数据集上,Grendel通...
万字技术干货!LLM工程师必读量化指南,可视化图解揭秘大模型如何压缩
在实际应用中,还有更多因素会影响推理过程中所需的显存/内存大小,例如上下文大小和模型架构现在假设我们有一个包含700亿参数的模型。大多数模型本身使用32位浮点数(通常称为全精度)表示,这需要280GB的内存来加载模型。但如果能将所有参数用16位浮点数表示,所需的内存大小就可以直接减少一倍。因此,将模型参数的表...
内存价格又疯涨了,存储芯片市场发生了什么?|研报推荐
2020年疫情带动PC、平板电脑、服务器需求上升,同时5G催生终端容量增长,但全球疫情又使得存储厂商产能供应不足,存储价格一路向上,于2022年一季度价格见顶。2021年末随着厂商新一轮产能投产,全球经济低迷导致下游消费需求疲软,存储价格持续下跌,2022年供需差距拉大导致存储底部周期拉长。二、存储进入新一轮上行周期1...
...新作:注意力可被视为RNN,新模型媲美Transformer,但超级省内存
从表4中可以看出,在所有数据集上,Aaren与Transformer的表现不相上下。分析最后,作者比较了Aaren和Transformer所需的资源。内存复杂性:在图5(左)中,作者比较了Aaren和Transformer(使用KV缓存)在推理时的内存使用情况。可以看到,伴随KV缓存技术的使用,Transformer的内存使用量呈线性增长。相...
清华朱军团队推出高保真 4D 重构模型 Vidu4D|大模型周报
与使用固定数据集进行离线对齐不同,从人类或人工智能那里收集到的关于模型生成的在线反馈,通常会通过迭代过程产生能力更强的奖励模型和对齐更好的LLM(www.e993.com)2024年8月5日。然而,要实现全局精确的奖励模型,需要系统性的探索,从而生成跨越自然语言广阔空间的各种回应。仅从标准奖励最大化LLM中随机抽样不足以满足这一要求。
建议收藏,100篇必读论文|大模型月报(2024.03)
Meta团队及其合作者提出了一个通过提示进行T2I优化的框架OPT2I,该框架利用大语言模型(LLM)来提高T2I模型中提示-图像的一致性。该框架从用户提示开始,以一致性得分最大化为目标迭代生成修改后的提示。研究团队在MSCOCO和PartiPrompts这两个数据集上进行的广泛验证表明,OPT2I在保留FID并提高生成数...
“Kimi概念”降温,长文本“担不起”大模型的下一步
这是一个绝对的位置信息,导致模型对文本长度的记忆非常死板。一旦你给了模型超出训练集最大长度的信息时,这些超出的位置他就定位不了,也就读取和理解不了。很可惜的是,根据SeviceNow的研究员HarmdeVries的技术博客分析,现在模型训练用的主要素材之一公开可用的互联网抓取数据集CommonCrawl中,95%以上的语料数据...
大模型应用落地开花!AMD携手新华三缓解用户算力焦虑,揭秘EPYC制胜...
具备高内核、高内存等上述优势的AMDEPYC处理器,正在与GPU相辅相成,打造出更适用于处理高性能计算的服务器,同时还能处理更复杂且多样的数据,弥补单一计算架构处理器在现有场景的不足。可以看出,AMDEPYC第四代Genoa系列已经成为新华三打造智能训练、推理集群的动力源之一。
社区供稿 | RAG敲响丧钟?大模型长上下文是否意味着向量检索不再重要
通过使用向量数据库和RAG,采取空间换时间的策略,使RAG系统能更有效利用大型语言模型(LLM)的能力。这不仅限于生成答案,还包括分类、提取结构化数据、处理复杂PDF文档等任务,增强了RAG系统的多功能性,使其能适应更广泛的应用场景。大内存的发展并不意味着硬盘的淘汰...